Evaluation of the Fracture Liaison Service within the Canadian Healthcare Setting
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies evaluating fracture liaison service (FLS) programs have found them to be cost-effective, efficient, and reduce the risk of fracture. However, few studies have evaluated the clinical effectiveness of these programs. We compared the patient populations of those referred for osteoporosis management by FLS to those referred by primary care physicians (PCP), within the Canadian healthcare system in the province of Ontario. Specifically, we investigated if a referral from FLS is similarly effective as PCP at identifying patients at risk for future osteoporotic fractures and if osteoporosis therapies have been previously initiated. A retrospective chart review of patients assessed by a single Ontario rheumatology practice affiliated with FLS between January 1, 2014, and December 31, 2017, was performed identifying two groups: those referred by FLS within Hamilton and those referred by their PCP for osteoporosis management. Fracture risk of each patient was determined using FRAX. A total of 573 patients ( n = 225 (FLS group) and n = 227 (PCP group)) were evaluated. Between the FLS and PCP groups, there were no significant differences in the absolute 10-year risk of a major osteoporotic fracture (15.6% (SD = 10.2) vs 15.3% (SD = 10.3)) and 10-year risk of hip fracture (4.7% (SD = 8.3) vs 4.7% (SD = 6.8)), respectively. 10.7% of patients referred by FLS and 40.5% of patients referred by their PCP were on osteoporosis medication prior to fracture. Our study suggests that referral from FLS is similarly effective as PCP at identifying patients at risk for future osteoporotic fractures, and clinically effective at identifying the care gap with the previous use of targeted osteoporosis therapies from referral from PCP being low and much lower in those referred by FLS. Interventional programs such as FLS can help close the treatment gap by providing appropriate care to patients that were not previously identified to be at risk for fracture by their primary care physician and initiate proper medical management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».